【Flink实时数仓】实时的需求（一）

一、普通实时计算和实时数仓的比较

　　普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高；

　　实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率；

 

二、实时数仓分层

　　ods：原始数据，业务

　　dwd：数据对象进行分流，比如页面访问，订单等

　　dim：维度数据

　　dwm：对部分数据进一步加工，可以和维表进行关联，形成宽表，依旧是明细数据

　　dws：将某个主题与多个事实数据轻度聚合，形成主题宽表

　　ads：把clickhouse数据根据可视化需求筛选聚合

 

三、离线计算和实时计算的比较

　　离线计算：计算前已知所有数据，输入数据不会变化，计算量大，时间长，根据前一日的数据生成报表，对时效性不敏感。

　　实时计算：输入数据以序列化的方式一个个输入并行处理，开始的时候并不需要知道所有的输入数据，量小计算时间短，所查当下给出结果

　　　　　　　侧重当日数据的实时监控，逻辑相对离线更为简单，统计指标也少一些，更注重时效与用户的交互性。

 

四、实时需求种类

　　1.日常统计报表，分析图包含当日部分

　　针对企业运营管理，仅靠离线，时效性无法满足，计算当日，分钟级，秒级的数据，便于企业快速的反应与调整。所以实时数据往往与离线数据合并展示在BI,统计平台中。常规的数据大屏

　　2.数据预警

　　风控预警，营销提示，以便快速采取应对措施，检测到用户的行为对于某些商品具有较强的购买意愿，那么可以把这些“商机”推送给客服部门，让客服进行主动的跟进。

　　3.实时推荐

　　实时推荐就是根据用户的自身属性结合当前的访问行为，经过实时的推荐算法计算，从而将用户可能喜欢的商品、新闻、视频等推送给用户。

　　

标签：数仓,Flink,离线,实时,计算,时效性,数据
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